Mécanique Modélisation du comportement dynamique du couple ...

Chapitre 5.Détection des défautsTOA mesure 1 mesure 2 mesure 3 mesure 4 TotalDéfaut N°1 détections 100 100 100 100 1000 25 0 0 6,25Défaut N°2 détections 50 50 50 50 50FA 50 0 50 50 38Défaut N°3 détections 66 66 66 66 100FA 0 0 50 0 13Défaut N°6 détections 66 33 66 33 50FA 33 50 50 50 46Défaut N°5 détections 66 66 66 66 66FA 33 33 33 33 33Défaut N°4 détections 100 100 100 100 100FA 0 0 0 0 0Total détections 83 78 83 78 80FA 19 18 31 22 23TableauAlertes).5.9 – Résultats de la détection de griffes de jonction avec des signatures simulées (FA : FaussesSIGNAL TEMPORELBASE DE DONNEES- PR, ET, Aiguillages- Défauts déjà identifiésFILTRER les donnéesISOLER les singularitésVérifier lesCRITERES EMPIRIQUESen fonction de la base de donnéesBIBLIOTHEQUE DE DEFAUTSONDELETTESDétecter et Identifier les défautsPrécision de la détection (utilisateur)Définir desSEUILS DE DETECTIONORGANE DECISIONNELUtilisation de tous les résultats pour déterminer une probabilité de défautFigure 5.30 – Algorithme envisagé pour la détection de défaut.Deux stratégies, utilisant les ondelettes adaptées, peuvent être envisagées pour la détectionautomatique des défauts :1. La première, la plus intuitive, consiste à créer N ondelettes adaptées, correspondant àtoutes les configurations de défauts possibles, grâce à la simulation. Elles sont stockéessous forme d’ondelettes dans la bibliothèque. La transformée continue en ondelettes esteffectuée N fois sur des échelles adaptées à chaque longueur de défaut. Cette stratégieutilise uniquement les ondelettes adaptées et les résultats en découlant profiteront destrès bons résultats de cette méthode.En revanche, si le nombre de signatures dans la bibliothèque est important, le nombrede TO adaptées sera lui aussi important et donc coûteux en temps. Pour réduire lestemps de calcul, toutes les informations relatives à chaque ondelette (échelles à étudier167